HR에서 데이터 분석을 위한 5가지 유용한 애플리케이션

귀사의 데이터 분석 및 수집 전략이 여기저기에 있습니까? 공식적인 전략도 마련되어 있습니까? 데이터가 비효율적으로 수집되거나 사용되지 않는 조직 내에서 운영하는 HR 전문가라면 이 가이드가 적합합니다.

직원 데이터를 수집하고 분석하는 것은 전략적 HR의 초석이지만 오늘날의 작업 환경에서 최고의 인재를 채용하고 유지하는 문제를 해결하는 데 필요한 관행이기도 합니다.

2022년 초부터 Capterra의 기업 문화 설문조사*에서 응답자의 거의 3분의 1(31%)이 자신의 부서 내 이직률이 COVID-19 팬데믹 이전보다 높다고 밝혔습니다. 그리고 2021년 8월 이후 매달 약 400만 명의 미국인이 직장을 떠났다는 것을 고려하면 그리 놀라운 일이 아닙니다.

그렇다면 데이터 분석이 어떻게 도움이 될까요? 조직을 떠날 위험이 있는 직원을 식별하고, 직장에서 자발적 이직의 원인을 밝히고, 제안 수락률을 개선하기 위해 후보자 경험을 개선할 수 있는 방법을 발견합니다. 그리고 그것은 HR의 데이터 분석을 통해 가능한 일에 관해서는 빙산의 일각에 불과합니다.

먼저 HR의 데이터 분석이 무엇인지 설명하고 이 실습의 5가지 응용 프로그램과 함께 시작하는 데 도움이 되는 소프트웨어에 대한 제안을 제공합니다.

HR에서 데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 추세를 식별하고 결론을 도출하기 위해 원시 데이터를 조사하는 프로세스입니다. 인적 자원 분야에서 데이터 분석은 종종 HR 전문가가 인력의 미래에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. HR 분석에는 몇 가지 주목할만한 하위 유형이 있으며 아래에서 이러한 하위 유형이 어떻게 구별되는지 간략하게 설명합니다.

• 인력 분석: 인재 분석 이라고도 하는 인력 분석에는 직원 경험 개선을 목표로 조직의 인재에 대한 정보를 수집하는 작업이 포함됩니다. 인력 분석을 위해 수집되는 정보 유형에는 직원 성과 및 생산성, 일과 삶의 균형 및 웰빙, 직원 만족도 및 참여에 관한 데이터가 포함됩니다.
• 인력 분석: 인력 분석은 전략적 HR 계획과 밀접하게 연결된 전술입니다. 비즈니스 요구 및 우선 순위에 맞게 직원 수준을 관리하고 조직 구조를 최적화하며 정보에 입각한 승계 계획을 통해 인력의 미래를 준비하는 것을 포함하여 인력 분석의 몇 가지 목표가 있습니다. Capterra의 용어집에 따르면 인력 분석에는 채용, 인력 배치, 교육 및 개발, 인력, 보상 및 혜택과 관련된 정보 수집이 수반됩니다.
• 예측적 HR 분석: 위의 두 가지 분석 전술보다 더 미래 지향적인 예측 분석은 회귀 분석, 다변수 통계, 패턴 일치, 예측 모델링 및 예측과 같은 기술을 사용하는 고급 전략입니다. HR에서 예측 분석의 채택률은 여전히 ​​낮지만 직원이 회사를 떠날 위험이 있는 시점을 예측하는 것과 같은 용도로 유용할 수 있습니다.

HR에서 데이터 분석의 응용 프로그램은 무엇입니까?

HR 데이터 분석은 인적 자본 관리의 거의 모든 영역을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 앞서 HR 데이터 분석을 위한 5가지 응용 프로그램의 예를 포함하여 이 방법을 사용하여 다양한 HR 프로세스를 미세 조정하는 방법을 설명했습니다.

듣지 못했다면 채용 담당자에게 힘든 시기입니다. 우리는 계속되는 인재 부족의 한가운데에 있습니다. 즉, 우수한 인재를 소싱하고 모집하는 것이 그 어느 때보다 경쟁력이 있습니다. 데이터 분석은 채용 프로세스를 개선할 수 있는 부분을 알려줌으로써 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 고용 목표를 설정하고 목표를 향해 어떻게 진행되고 있는지 확인하고, 벤치마킹을 통해 충원 시간 및 고용당 비용 지표를 다른 업계 표준 또는 조직과 비교하고, 결과가 어떻게 증감하는지 추적할 수 있습니다. 채용 전략의 다양한 측면을 조정합니다.

교육 및 개발 프로그램이 효과적입니까? 이는 HR 전문가가 대답해야 하는 중요한 질문이지만 결과를 측정하는 방법이 없으면 팀의 리소스와 노력이 교육 계획에 낭비되었는지 알 수 있는 방법이 없습니다.

교육 및 개발 프로그램의 영향을 측정하는 효과적인 접근 방식에는 설문 조사 또는 관리자 일대일을 통해 직원에게 피드백을 요청하고 프로그램 완료 및 이해와 관련된 데이터를 수집 및 분석하는 것이 포함됩니다.

경우에 따라 예측 분석을 사용하여 직원을 위한 개인화된 학습 경로를 만들고 다양한 학습 스타일에 맞게 교육 콘텐츠를 맞춤화할 수도 있습니다.

2021년 7월 Capterra의 채용 전략 설문조사**에서 채용 책임이 있는 직원의 51%가 적극적으로 모집하는 채용 공고의 수가 평균보다 많다고 밝혔습니다. 인재 부족은 부분적으로 책임이 있지만 계속되는 기록적인 높은 이직률은 공석의 과잉에 기여하는 또 다른 주요 요인입니다.

이직의 출처를 찾는 것이 HR 리더의 우선 순위임을 알고 있습니다. 그리고 예상대로 데이터는 이를 수행하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 예를 들어 퇴사 인터뷰 및 설문 조사를 통해 퇴사 직원으로부터 정보를 수집한 다음 분석 소프트웨어를 사용하여 결과 간의 공통점을 식별할 수 있습니다.

모든 비즈니스에서 가장 큰 비용 중 하나는 직원 보상입니다. 이것은 우리가 현재 인플레이션 환경에 있다는 사실과 함께 HR 관리자에게 보상 분석을 그 어느 때보다 필수적인 관행으로 만들었습니다.

예를 들어, 당사의 채용 전략 설문조사*에 따르면 고용주의 13%만이 구직자를 조직으로 끌어들이는 수단으로 보수 인상을 고려 하지 않고 있습니다. 따라서 우수한 인재를 모집하는 데 어려움을 겪고 있고 그 소수에 속해 있다면 보상 계획에 대해 보다 의도적인 접근 방식을 취해야 합니다. 조직의 급여 범위를 유사한 비즈니스의 급여 범위와 비교하고, 다양한 혜택의 채택률을 검토하여 변경해야 할 부분을 결정하고, 급여 평등 격차를 평가하여 이를 수행할 수 있습니다.

HR 부서의 관점에서 생산성은 재능, 돈, 시간과 같은 자원을 얼마나 효율적으로 사용하고 있는지를 나타냅니다. 데이터 분석은 생산성을 측정할 때 특히 유용하지만 분석해야 하는 생산성 데이터의 종류 는 목표에 따라 다릅니다.

예를 들어, 일부 메트릭(예: 정규 직원당 수익)은 전체 인력의 생산성을 판단하는 데 도움이 되는 반면 다른 메트릭(예: 프로젝트 완료율)은 팀 또는 개인의 성과를 측정하는 데 더 유용합니다. 또한 다양한 도구 또는 이점의 채택률을 추적하여 리소스가 얼마나 효율적으로 할당되고 있는지 측정할 수 있습니다.

조직의 데이터를 사용하여 더 나은 결정을 내리고 목표를 달성하세요.

당사의 채용 전략 설문조사**에 따르면 설문조사에 응한 HR 전문가의 4분의 1 이상(27%)이 이미 채용 분석 소프트웨어를 보유하고 있으며 추가로 52%는 향후 구매를 고려 중이거나 구매할 계획입니다.

데이터 분석을 쉽게 하는 도구에 대한 투자를 고려하지 않는 소수자라면 다음과 같이 질문해야 합니다. 왜 안 될까요?

데이터가 채용 및 유지에서 교육 및 생산성에 이르기까지 HR 부서에서 내리는 모든 결정을 알려주면 결과는 훨씬 더 효과적인 인적 자원 비즈니스 기능이 될 것입니다.

그리고 데이터 분석 전략을 시작하는 것이 실행하기 어려운 관행처럼 보일 수 있지만 반드시 그래야 하는 것은 아닙니다. 이 가이드의 앞부분에 포함된 세 가지 제안으로 시작하십시오.

방법론

* Capterra의 2022년 기업 문화 설문조사는 2021년 12월 직원이 6명 이상인 미국 회사의 직원 958명을 대상으로 실시되었습니다. 332명은 온사이트(예: 사무실, 상점 또는 기타 중앙 위치)에서 근무하고 300명은 완전히 원격으로 근무합니다. , 그리고 326명이 현장 작업과 원격 작업(즉, 하이브리드 모델)으로 시간을 나눴습니다. 이 설문 조사의 목표는 하이브리드 및 원격 작업 형식이 회사 문화의 다양한 측면에 어떻게 영향을 미치는지 알아보는 것이었습니다.

** Capterra 채용 전략 설문조사는 2021년 7월에 실시되었습니다. 우리는 미국 고용주의 채용 책임이 있는 근로자로부터 300명의 응답을 수집했습니다. 이 설문조사의 목표는 기업이 채용 및 채용에 얼마나 어려움을 겪고 있는지, 채용 및 채용 결과를 개선하기 위해 어떤 솔루션을 고려하고 있는지 알아보는 것이었습니다.

참고: 이 문서에 언급된 응용 프로그램은 상황에 맞는 기능을 보여 주기 위한 예이며 보증 또는 권장 사항이 아닙니다. 그것들은 출판 당시 신뢰할 수 있는 출처에서 얻었습니다.